基于物理的人工智能如何改变现代制造中的预测设备维护

日本制造业面临着一项关键挑战：随着生产设备变得日益先进且对运营至关重要，经验丰富的技术人员数量却因人口结构变化持续减少。这一差距带来了对智能维护解决方案的迫切需求，这些方案不再仅依赖于人类专业知识。

三菱电机株式会社(6503.T)通过其Maisart AI项目应对了这一需求，特别利用了物理嵌入式AI——工业环境中物理应用的最佳AI。与传统的深度学习方法需要大量数据和持续的再训练不同，这项新技术将物理原理与AI算法相结合，利用显著更少的训练数据预测设备的退化。

物理信息机器学习的技术优势

传统的维护策略要么依赖由领域专家制定的数学模型，要么采用基于仿真的方法，这些都在多个设施中部署时费时费力。三菱电机的创新通过将领域知识直接嵌入AI框架，绕过了这些限制。这种混合方法使系统能够在无需大量历史运行记录的情况下，估算设备何时会发生故障或退化。

神经-物理AI项目优先考虑可靠性和安全性——在实际制造环境中部署AI时，这些因素尤为关键，因为错误可能导致生产中断或质量问题。结合公司丰富的设备开发经验与现代AI技术，该解决方案可以立即在工厂现场应用。

制造运营的实际益处

这种技术的实际优势不仅在于技术上的优越性。早期检测设备退化使制造商能够主动安排维护，而非被动应对，从而避免突发故障，减少生产中断和质量问题。同时，这种方法还能减少不必要的维护周期，降低运营成本，同时保持资产性能。

对于难以吸引和留住熟练维护人员的工厂来说，这项技术是一种放大器——增强人类专业知识，使较小的团队也能更高效地管理更大规模的设备组合。较低的数据需求也使得实施速度更快、成本更低，优于传统的AI部署。